死亡焦虑特征问卷调查结果

　　第 3 章 研究一：不同年龄段死亡焦虑的发展特点

　　3.1 研究目的。

　　（1）了解不同年龄群体死亡焦虑的发展特点。

　　（2）探讨死亡焦虑与特质抑郁及各人口学变量之间的关系。

　　3.2 研究假设。

　　（1）死亡焦虑与特质抑郁之间存在显着的正相关。

　　（2）在控制了特质抑郁变量之后，死亡焦虑在性别、年龄及文化程度等方面存在显着差异。

　　3.3 研究方法。

　　3.3.1 研究对象。

　　本研究采用整群抽样，分别从黑龙江、河北、湖北、广东四个地区抽取不同年龄（12-89 岁）群体的被试进行问卷调查，共计 875 份，回收有效问卷 758 份，回收率为 86.6%.其中男性 321 人，女性 401 人，缺失值 36;有宗教信仰的 88 人，无宗教信仰的 626 人，缺失值为 44;小学及以下文化程度的 47 人，初中的 175 人，高中或中专的 281 人，本科或大专的 202 人，研究生及以上 46 人，缺失值 7;家中或亲朋中有重大疾病或意外伤害的 304 人，没有的 427 人，缺失值 27;自身有罹患疾病或重大伤害经历的 80 人，没有的 639 人，缺失值 39.将 12-89 岁的被试群体划分为四组，其中 17 岁及以下的为青少年期，共 313 人，18-34 岁的为成年初期，共 225 人，35-59 岁的为成年中期，共 128 人，60 岁及以上的为成年晚期，共 92 人。

　　3.3.2 研究工具。

　　3.3.2.1 死亡焦虑量表（T-DAS）。

　　由 Templer 于 1967 年编制，共 15 个题目，采用是/否两级计分，其中 6 个反向计分，已获得大量研究结果的支持，被翻译成了多种不同的语言版本，因原作者没有对量表进行因素分析，因此作为单一维度使用，得分越高表明死亡焦虑越严重。本研究采用杨红等人于 2011 年修订的死亡焦虑量表，其内部一致性ɑ系数为 0.71,重测信度为 0.83.

　　3.3.2.2 特质抑郁问卷（T-DEP）。

　　由 Spielberger 等人于 1995 年开发的，1999 年正式发布，此后得到了不断的推广，中文版由雷智慧等人于 2011 年修订，一致性ɑ系数为 0.92,情绪恶劣因子和快感缺失因子的ɑ系数分别为 0.89 和 0.91.T-DEP 用于评定人们经常出现的情绪体验。每个项目采用 1~4 级评分，其中快感缺失的项目为反向计分。得分范围在 16~64分，得分越高表示其特质抑郁的程度越强。

　　3.3.3 研究程序。

　　本研究采用问卷法对黑龙江、河北、湖北和广东四个地区的不同年龄群体的被试进行调查研究，被试有包括初高中生、大学生、研究生以及中年职业群体，各种退休老年人等，有的是由中学老师担任主试，在教室里集体施测，有的是由几名本专业的研究生担任主试，去各学校或市区公园进行走访调查，因调查的被试不同，年龄跨度较大，调查有一定的难度，所以有的采用团体施测，有的采用个别施测，再由主试统一收回问卷，进行编号，删除量表中存在一些漏选或多选的样本，总计有效问卷 758 份。

　　3.3.4 统计方法。

　　采用 SPSS21.0 进行描述性统计分析、相关分析、方差分析等；采用 Mplus7.0进行验证性因素分析等。

　　3.4 结果。

　　3.4.1 测量工具的信、效度分析。

　　信度反应的是测量工具的稳定性，而效度反应的是测量工具的有效性，量表的质量主要是由信度和效度来衡量的，由于本研究的量表都是由国外翻译过来的，而且只在国内的部分群体中做了修订，因而有必要对其进行信效度分析，以保证研究结果的科学性。

　　3.4.1.1 死亡焦虑量表（T-DAS）的信、效度分析。

　　采用 SPSS21.0 对死亡焦虑量表（T-DAS）进行信度分析，得出一致性ɑ系数为0.715,符合测量学要求的 0.7,说明该量表的内部一致性信度良好。

　　采用 Mplus7.0 对该量表的 15 个项目进行验证性因素分析，得出各拟合指数见，验证性因素分析结果。由各拟合指数可知，该模型拟合一般，量表的结构效度基本达标。

　　同时进一步对死亡焦虑量表的模型进行聚敛效度的检验。聚敛效度是指测量相同潜在特质的测验指标会落在同一个共同因素上，主要以因素负荷量、组合信度和平均方差抽取量来考察。

　　死亡焦虑量表的组合信度大于 0.6 达到标准，平均方差抽取量小于 0.5 未达标准，说明该量表测量指标间的一致性较高，测量指标间的内在关联程度也可以，但测量误差较大。

　　其中在 2、3、8、12、14、15 六题上的因素负荷量分别为 0.236、0.485、0.364、0.348、0.403、0.399 都小于 0.5,未能达到标准，但 3 题的因素负荷量接近 0.50,因而可以说明 2、8、12、14、15 五个题目对问卷的贡献较小，意义不大。

　　3.4.1.2 特质抑郁问卷（T-DEP）的信、效度分析。

　　采用 SPSS21.0 对特质抑郁问卷（T-DEP）进行信度分析，得出一致性系数α为 0.845,大于 0.70,说明该问卷的内部一致性信度较好。

　　采用 Mplus7.0 对该问卷的 16 个项目进行验证性因素分析，得出个拟合指数见验证性因素分析结果。由各拟合指数可知，该模型拟合很好，具有较高的结构效度。

　　同时进一步对特质抑郁问卷进行聚敛效度和区分效度的检验。

　　问卷两个维度的组合信度都大于 0.60,符合标准，而平均方差抽取量都小于 0.50,没有达到标准，其中在 4、7、8 三题上的因素负荷量分别为0.275、0.477、0.381,都小于 0.50,没有达到标准，说明这两道题对问卷的影响较小。特质抑郁问卷的两个因素的相关系数的平方都小于平均方差抽取量，符合标准，说明该问卷的两个维度之间的区分效度较好。

　　3.4.2 共同方法偏差检验。

　　由于本研究采用的是问卷法，被试接受的都是同样的问卷调查，考虑到数据的来源，因而有必要做共同方法偏差检验。首先，对共同方法偏差做程序控制，本研究是调查不同地区的人群，是在不同的时间、不同的地点进行的匿名调查，剔除一些无效问卷，以减少共同方法偏差的来源。其次，采用 Harman 单因素法对所收集的数据进行共同方法偏差检验（周浩，龙立荣，2004），将两个量表的所有题项都纳入，检验未旋转的探索性因素分析结果，得出了 7 个公因子，且第一个因子解释了总变异的 16.83%,不超过 40%,因而不存在严重的共同方法偏差。

　　3.4.3 死亡焦虑与特质抑郁的关系。

　　对死亡焦虑与特质抑郁进行相关分析死亡焦虑与特质抑郁的各维度及总分都存在显着的正相关。由于简单相关不能揭示两组变量之间的整体关系，典型相关分析能将各组变量分别作为一个整体来对待，描述两个变量之间的整体关系，因而本研究采用典型相关分析进一步探讨死亡焦虑与特质抑郁之间的关系，从而更加全面的揭示二者之间的联系。由于死亡焦虑量表是单维量表，因而需要对其进行条目打包，参考吴艳，温忠麟于 2011 年提出的题目打包策略，运用平衡法，将死亡焦虑的 15 个条目按负荷大小由高到低排列，依次为 5、6、4、9、7、13、1、10、11、3、14、15、8、12、2,使每个小组有差不多的负荷和方差，分为三组，每组 5 个题目，第一组包含 1、5、8、13、15 题，第二组包含 6、7、10、12、14 题，第三组包含 2、3、4、9、11 题。典型相关分析的结果。

　　典型相关分析得到了一个统计显着的典型变量。特质抑郁这组变量可被自身的典型变量解释的变异为 65.8%,可被相对的典型变量解释的变异为1.8%;而死亡焦虑这组变量可被自身典型变量解释的变异为 60.5%,可被相对的典型变量解释的变异为 1.6%.死亡焦虑对特质抑郁的影响要稍微大一点，特质抑郁对死亡焦虑的影响小一点，但特质抑郁中的情绪恶劣维度的典型系数与典型负载都较大，因而可以认为情绪恶劣对死亡焦虑的影响较大。

　　由抑郁和死亡焦虑之间的相关分析可知，抑郁也许对死亡焦虑产生了一定的干扰作用，而且焦虑抑郁共存现象比较普遍（苏林雁，高雪屏，金宇，刘军，罗学荣，文慧，2006），两者之间存在一定的相互作用，为更精确的探索各因素对死亡焦虑的影响，本研究中将抑郁作为协变量来进行深入的探讨。

　　3.4.4 死亡焦虑在年龄上总体差异。

　　将不同年龄群体的被试按不同的时期划分为四个年龄组，即 17 岁及以下为青少年期，18-34 岁为成年初期，35-59 岁为成年中期，60 岁及以上为成年晚期，并以年龄为自变量，特质抑郁为协变量，死亡焦虑为因变量，对其进行协方差分析，其结果。

　　死亡焦虑在不同的年龄群体上存在显着的差异，说明年龄对死亡焦虑有显着的影响。其中，18-34 岁年龄段的群体被试死亡焦虑的平均得分最高，而 60 岁及以上群体被试的死亡焦虑的平均得分最低，为进一步探索这四个年龄段两两之间是否存在显着的差异，对其进行事后检验。

　　年龄在17岁及以下的被试死亡焦虑的程度要显着的高于35-59岁和 60 岁及以上的被试，而年龄在 18-34 岁之间的被试死亡焦虑的程度要显着的高于 35-59 岁和 60 岁及以上的被试，且年龄在 18-34 岁之间的被试，其死亡焦虑的平均分要大于年龄在 17 岁及以下的被试，但没有达到显着性水平。由此可知，死亡焦虑得分最高的年龄段是 18-34 岁之间，因而可以说死亡焦虑的高峰期是成年初期这一年龄阶段的。

　　为进一步了解死亡焦虑随年龄而变化的趋势，本研究以年龄为自变量，死亡焦虑为因变量，对其进行曲线回归分析，结果见表 3-11 所示。曲线回归模型显着，因而以年龄（age）为自变量，死亡焦虑（DA）为因变量，构建的方程为：

　　DA=0.111*age+0.309*age2-0.140*age3-0.130.

　　死亡焦虑随年龄的增长而变化的趋势如图 3-4 所示。综合前人的研究成果及相关的理论支撑，5 岁以下儿童认为死亡是不必然发生的，他们对死亡不忧虑，7、81增让，1998）。若将青少年期之前的死亡焦虑补充上去，可以看出曲线的大致模型是一个倒"U"型的变化趋势。即死亡焦虑随着年龄的增长，先会逐步的升高，到达了一个顶峰期之后，死亡焦虑随着年龄的增长反而会逐步的降低。

　　3.4.5 死亡焦虑在人口学变量上的差异。

　　以死亡焦虑为因变量，特质抑郁为协变量，分别从性别、信仰、文化程度、家庭经历和健康状况五个方面对其进行协方差分析，考察在控制抑郁之后，死亡焦虑在各人口学变量上的差异是否显着。

　　死亡焦虑只在性别、文化程度和自身健康状况三个变量上存在显着的差异，而在其他变量上不存在显着的差异。其中男性的死亡焦虑程度显着的低于女性，自身罹患过重病或重大意外伤害的被试，其死亡焦虑的程度显着的低于没有这种经历的被试。对不同文化程度被试的死亡焦虑进行事后检验，以考察哪两种文化程度之间有显着的差异。

　　文化程度为初中的被试，其死亡焦虑的程度显着的低于高中或中专的被试，同时也显着的低于本科或大专的被试，而其他文化程度的被试之间，死亡焦虑不存在显着的差异。

　　为了进一步考察三个显着的影响因素是否存在交互作用，在控制了抑郁之后，采用三因素方差分析来考察性别、文化程度和自身健康状况对死亡焦虑的影响。

　　性别、文化程度和健康状况三个变量之间不存在显着的交互作用。

　　3.4.6 年龄与性别的交互效应分析。

　　以死亡焦虑为因变量，特质抑郁为协变量，进一步考察年龄与性别之间是否存在交互作用，采用二因素协方差分析。性别与年龄之间不存在显着的交互作用。

　　3.4.7 年龄与文化程度的交互效应分析。

　　以死亡焦虑为因变量，特质抑郁为协变量，进一步考察年龄与文化程度之间是否存在交互作用，采用二因素协方差分析。

　　文化程度与年龄之间的交互作用显着，因而需要做进一步的简单效应分析。其简单效应分析的结果。

　　只有在 3、4、5 三种文化程度上，不同年龄的个体，其死亡焦虑存在显着的差异。即在高中或中专、本科或大专、研究生及以上文化程度的个体中，不同年龄的被试，死亡焦虑的程度有显着的差异。

　　为进一步了解不同文化程度上具体是哪些不同年龄的群体存在死亡焦虑的差异，对此进行了事后检验。

　　在文化程度为高中或中专水平上，17 岁及以下的个体，其死亡焦虑的程度要显着的高于 60 岁及以上的个体。在文化程度为本科或大专水平上，年龄在 18-34 岁之间的个体，其死亡焦虑的程度要显着的高于 35-59 岁及 60 岁以上的个体，同样在研究生及以上文化水平上，也是 18-34 岁的个体其死亡焦虑的程度都显着的高于 35 岁以上的个体。由此可知，文化程度虽然对死亡焦虑有一定的影响，但受到了年龄的调节作用，在不同的年龄阶段，文化程度对死亡焦虑的影响是不一样的。

　　3.4.8 年龄与健康状况的交互效应分析。

　　以死亡焦虑为因变量，特质抑郁为协变量，进一步考察年龄与健康状况之间是否存在交互作用，采用二因素协方差分析，健康状况与年龄之间的交互作用不显着。

　　3.4.9 特质抑郁、文化程度与死亡焦虑的调节效应。

　　在以上的协方差分析中发现，特质抑郁作为协变量在以上的差异检验中，效果都是显着的，说明特质抑郁的确对死亡焦虑有一定的影响。而且在其中还发现，文化程度与特质抑郁之间的交互作用也是显着的，交互效应也是进一步做调节的基础，因此想要进一步探讨这特质抑郁、文化程度与死亡焦虑这三者之间有怎样的联系，在本研究中以特质抑郁为自变量，死亡焦虑作为因变量，探讨文化程度在这两者之间所起到的作用。

　　为了使数据更加的精确与合理，防止在回归中出现了共线性等问题，因此对死亡焦虑总分和特质抑郁总分进行了标准化，同时对文化程度这个分类变量进行了虚拟化，建立哑变量，采用逐步回归分析。

　　多元逐步回归可知，进入回归方程的显着变量有三个，且预测变量 F 值都达到了显着水平，说明每进入一个回归方程的预测变量都对因变量有显着的预测作用，预测变量的整体对因变量的解释率为 5.3%.其中特质抑郁与文化程度的交互项对死亡焦虑的影响显着，说明文化程度在特质抑郁与死亡焦虑之间具有调节作用。